論文の概要: Privacy-Enhancing Infant Cry Classification with Federated Transformers and Denoising Regularization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.13880v1
• Date: Mon, 15 Dec 2025 20:33:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-17 16:49:26.482924
• Title: Privacy-Enhancing Infant Cry Classification with Federated Transformers and Denoising Regularization
• Title（参考訳）: フェデレート変換器による乳幼児のプライバシ向上と正規化
• Abstract要約: 本稿では,自動エンコーダ,畳み込みトークン化器,トランスフォーマーエンコーダを統合した幼児の涙分析パイプラインを提案する。 このシステムは、オンデバイス・デノケーション、適応セグメンテーション、ポストホックキャリブレーション、エネルギーベースのアウト・オブ・ディストリビューション(OOD)の停止を実行する。 Baby ChillantoとDonate-a-Cryのデータセットを使用して、このモデルはマクロF1スコア0.938、AUC0.962、予測エラー(ECE)0.032を達成し、ラウンド毎のアップロード数を約36MBから42MBから3.3MBに削減した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Infant cry classification can aid early assessment of infant needs. However, deployment of such solutions is limited by privacy concerns around audio data, sensitivity to background noise, and domain shift across recording environments. We present an end-to-end infant cry analysis pipeline that integrates a denoising autoencoder (DAE), a convolutional tokenizer, and a Transformer encoder trained using communication-efficient federated learning (FL). The system performs on-device denoising, adaptive segmentation, post hoc calibration, and energy-based out-of-distribution (OOD) abstention. Federated training employs a regularized control variate update with 8-bit adapter deltas under secure aggregation. Using the Baby Chillanto and Donate-a-Cry datasets with ESC-50 noise overlays, the model achieves a macro F1 score of 0.938, an AUC of 0.962, and an Expected Calibration Error (ECE) of 0.032, while reducing per-round client upload from approximately 36 to 42 MB to 3.3 MB. Real-time edge inference on an NVIDIA Jetson Nano (4 GB, TensorRT FP16) achieves 96 ms per one-second spectrogram frame. These results demonstrate a practical path toward privacy-preserving, noise-robust, and communication-efficient infant cry classification suitable for federated deployment.
• Abstract（参考訳）: 乳幼児の涙の分類は乳幼児のニーズの早期評価に役立つ。 しかし、そのようなソリューションの展開は、オーディオデータに関するプライバシー上の懸念、バックグラウンドノイズに対する感受性、記録環境間のドメインシフトによって制限される。 本稿では,DAE(denoising autoencoder),畳み込みトークン化器(convolutional tokenizer),通信効率のよいフェデレーション学習(FL)を用いたトランスフォーマーエンコーダ(Transformer encoder)を統合した幼児の涙分析パイプラインを提案する。 このシステムは、オンデバイス・デノベーション、適応セグメンテーション、ポストホックキャリブレーション、エネルギーベースのアウト・オブ・ディストリビューション(OOD)の停止を実行する。 フェデレートされたトレーニングでは、セキュアなアグリゲーションの下で8ビットアダプタデルタを備えた正規化された制御変数更新を採用している。 ESC-50ノイズオーバーレイを備えたBaby ChillantoとDonate-a-Cryデータセットを使用して、このモデルはマクロF1スコア0.938、AUC0.962、期待キャリブレーションエラー(ECE)0.032を達成し、全体のクライアントアップロード数を約36MBから42MBから3.3MBに削減した。 NVIDIA Jetson Nano(4GB、TensorRT FP16)上のリアルタイムエッジ推論は、1秒のスペクトログラムフレームあたり96msを達成する。 これらの結果から, プライバシ保護, ノイズロバスト, コミュニケーション効率のよい乳幼児の涙分類に向けての実践的な道筋が示された。

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